1. image 시각적인 인식을 표현한, 혹은 묘사한 인공물(artifact) 시각적인 인식이라는 것은 컴퓨터는 어떻게 표현하는가? 컴퓨터가 이미지를 이해하는 방식을 알고 있어야 이미지를 넣어 모델링하고 분류하는 class를 만들 수 있을 것 2. pixel 이미지를 표현하는 최소단위 Red, Green, Blue의 값이 어느정도 있느냐에 따라 pixel이 가지는 정보, 색깔이 표현 pixel이 많이 모여 하나의 이미지를 이룬다 3. image 저장 방식 width, height, channel 차원의 각 pixel의 R,G,B 값의 array 형태로 저장 channel은 R,G,B 3개 뿐만 아니라 그 이상 4개인 경우도 있다 R,G,B는 0~255까지 dtype = uint8은 unsigned int..
1. data preprocessing의 중요성 1-1) introduction 디스크 안에 단순히 파일로 존재하는 데이터(Vanilla data)는 그대로 모델에 쓰기에는 추가적으로 무언가 할 것이 많음 명확히 정의한 문제들을 바탕으로 ‘다양하고 일반화시킬 수 있는 여러 작업들이 병행된’, 그러면서 ‘문제 해결을 위해 나올 수 있는 여러 가능성이나 주제를 적용시킨’ “모델을 위한 dataset”으로 변환이 필요함 이런 모델을 위한 dataset으로 변환을 하고 나서 model training을 진행함 “일반적으로 쓸 수 있는” 데이터를 하나 하나씩 뱉어낼 수 있는 기능을 구현한다면 모델 학습에 무리가 없을 것 dataset 구축의 기본기를 잘 갖춰나야 앞으로 나올 음성, 시계열, 텍스트 등등 엄청 큰 ..
1. deep learning의 기본 인공지능을 단순하게 정의하면 ‘사람의 지능을 모방하는 것’ 딥러닝이 인공지능의 모든 것은 아니다. 2. 딥러닝의 핵심요소 모델이 배워야할 data, 데이터를 어떻게 변형시킬지 model, 모델의 나쁜 정도를 측정하는 loss function, loss를 최소화하는 parameter를 추정하는 알고리즘(optimizer) 4가지만 논문에서 정확히 보더라도 해당 논문의 거의 대부분을 이해할 수 있는 수준 2-1) data 데이터(data)는 풀고자하는 문제에 따라 다르다 semantic segmentation > 이미지의 픽셀이 어느 class에 속할지 pose estimation > 이미지의 스켈레톤(동작)을 추정함 visual QnA > 시각이미지를 보고 질문에 대한..
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